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基于XGBoost和Stacking模型结合的短期母线负荷预测

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简介：
本研究提出了一种利用XGBoost与Stacking技术相结合的方法，旨在提升短期母线负荷预测精度，为电力系统调度提供有力支持。 母线负荷预测对电网的安全稳定调度至关重要，但由于其随机波动性较强且不同供电区域的负荷类型各异，因此提出了基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的一种短期母线负荷预测方法。该方法利用XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，并将这些元模型组合成Stacking模型的元模型层，再通过一个XGBoost模型进行最终的集成预测。整个系统使用粒子群优化算法来调整参数设置。通过对不同类型的220 kV母线实例分析证明了该方法的有效性和适用性。

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  • 基于XGBoost和Stacking模型结合的短期母线负荷预测
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    本研究提出了一种利用XGBoost与Stacking技术相结合的方法，旨在提升短期母线负荷预测精度，为电力系统调度提供有力支持。 母线负荷预测对电网的安全稳定调度至关重要，但由于其随机波动性较强且不同供电区域的负荷类型各异，因此提出了基于极限梯度提升(XGBoost)与Stacking模型融合的一种短期母线负荷预测方法。该方法利用XGBoost建立多个母线负荷预测元模型，并将这些元模型组合成Stacking模型的元模型层，再通过一个XGBoost模型进行最终的集成预测。整个系统使用粒子群优化算法来调整参数设置。通过对不同类型的220 kV母线实例分析证明了该方法的有效性和适用性。
     
  • 短期内的负荷预测
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    简介：短期负荷预测是指对未来几天或几小时内的电力需求进行估计的技术。它对于电网调度、能源管理和稳定供电具有重要意义，能够帮助电力公司优化资源配置和提高服务效率。 为了克服BP算法的缺陷，我对该算法进行了改进。确定连接权修正值的过程实际上是优化计算中的梯度下降法。当能量公式对应的误差曲面呈现为窄长型时，这种算法会导致网络在谷底两侧频繁跳跃，影响了收敛速度。最常见的一种改善方法是加入附加动量项以平滑梯度方向的变化，并提高算法的稳定性。 具体来说，在实际计算过程中，学习率η越大，则学习的速度会越快；然而如果设置过大则可能导致震荡效应。同样地，过大的动量因子α可能会导致发散现象的发生，而较小的值又会导致收敛速度变慢。 此外，为了应对BP网络容易陷入局部极小点的问题，我采用了人工遗传算法来优化初始权值。这种遗传算法基于生物进化理论设计而成，并且本质上是一种全局搜索方法。它只需提供目标函数描述即可从一组随机生成的“种群”开始，在整个解空间中寻找最优解。 由于该算法擅长于进行全局搜索并且有较高的概率找到真正的全局最优点，因此将其用于前期探索可以有效克服BP网络容易陷入局部极小点的问题。通过结合遗传算法（GA）和反向传播算法（BP），形成一种新的混合训练方法——即GA-BP模型，利用遗传算法优化初始权值及阈值，并借助BP法则沿负梯度方向调整这些参数以完成神经网络的培训。 这种方法避免了传统BP网络陷入局部极小点的问题，同时实现了对整个预测系统的优化。在实际应用中，该策略能够更为精确地实现城市用电量的预测任务。
     
  • 基于Attention-BiLSTM-LSTM模型的短期电力负荷预测方法.pdf
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    本文提出了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM架构的短期电力负荷预测方法，通过结合注意力机制和双向长短期记忆网络，提高了预测精度。 本段落介绍了一种基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法。该研究旨在通过改进的深度学习架构提高电力系统中的短期负载预测准确性，从而帮助电网运营商更好地进行资源配置与调度。文中详细探讨了模型的设计原理及其在实际数据集上的应用效果，并与其他传统及现代的方法进行了比较分析。研究表明，所提出的Attention-BiLSTM-LSTM框架能够有效捕捉时间序列中复杂的非线性关系和长期依赖特性，在预测精度方面表现出显著优势。
     
  • 基于CNN-LSTM混合架构的短期负荷预测方法
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    本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于电力系统的短期负荷预测。通过提取和学习时间序列中的时空特征，该方法显著提高了预测精度，为电网调度提供了有力支持。 基于CNN-LSTM混合神经网络模型的短期负荷预测方法探讨了利用卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）相结合的技术框架进行电力系统中的短期负荷预测。这种组合能够有效捕捉时间序列数据的空间特征以及长期依赖关系，从而提高预测精度和可靠性。通过实验验证，该方法在多种场景下均表现出色，为智能电网的优化运行提供了有力支持。
     
  • 基于EEMD-MIPCA-LSTM的燃气短期负荷预测
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    本研究提出了一种结合EEMD、MIPCA和LSTM的技术框架，用于提高燃气短期负荷预测精度，为能源管理和规划提供有力支持。 燃气负荷受天气状况及经济发展等因素影响较大, 导致其变化趋势具有复杂性和特征因子的冗余性, 从而降低了预测精度。为解决这一问题，在处理燃气负荷的复杂性方面，采用了EEMD自适应时频局部化分析方法，将非线性、非平稳性的燃气负荷数据分解成一系列平稳的本征模式分量和剩余项。在应对特征因子之间的冗余性问题上，则结合了PCA与互信息分析，在选择特征向量的过程中用互信息替代协方差矩阵中的特征值，有效避免了传统PCA方法仅关注变量间相关性的局限，并忽略了它们与燃气负荷实际数值的相关关系。最后针对不同子序列分别构建LSTM模型，预测并重构各分量的预测结果以得出最终结论。通过使用上海地区的燃气数据进行验证实验，结果显示本段落提出的方法在测试集上的MAPE值为6.36%，优于其他模型的表现误差水平。
     
  • 基于MATLAB的线性回归负荷预测模型
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的线性回归模型，用于电力系统中的短期负荷预测。该模型通过分析历史用电数据，实现对未来负荷的有效预测，为电网规划和运行提供决策支持。 使用基于Matlab的多元线性回归方法可以实现对电力系统负荷进行预测和校验。这种方法适用于3元以内的线性回归分析。
     
  • LFforecast:短期电力系统负荷预测
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    LFforecast是一款先进的电力系统短期负荷预测工具，通过集成多种算法模型，提供精准、实时的电力需求预测服务，助力能源行业的高效管理与决策。 数据集位于 `./data/STLF_DATA_IN_1.xls`。在 `./src/LF_Forecasting.ipynb` 文件中进行了数据预处理、模型构造和训练，并对结果进行了分析。最终训练好的模型保存为 `./src/model.th`，而预测某些天的负荷曲线则使用了 `./src/predict` 脚本进行。项目过程中生成的所有图片存放在 `/img` 目录下。